山区水库水面气温与太阳辐射的修正及应用

考虑到山区水库库面气象要素受周围地形影响, 结合前人的研究, 库区气温计算方法采用回归余项法并计入地形影响, 而对于库区水面上的太阳辐射计算, 则采用了平行山脊坡地上的简化算法。应用结果表明:由经度、纬度、海拔高度和大地形影响等4项建立的多元线性回归气温方程拟合效果显著; 并用同时期盐边气象站的资料进行检验, 检验精度在0.5℃以内。与平地相比, 在山区地形影响下的二滩库区水面太阳辐射有一定程度的改变量, 同时不同河岸坡度对水库水面接收的太阳辐射有较大影响。该方法有效揭示了山区月平均温度和太阳辐射的时空变化。修正后的气温和太阳辐射符合山区实际情况。     

基于机器学习的气温要素空间插值

掌握近地表气温的空间分布对于科学理解生态环境变化和陆地-大气热力学相互作用机理等至关重要,然而气象观测站在地理空间上分布不均,为区域的气温插值带来了挑战。本文以全国711个气象站点的月平均气温为基础数据,分析了气温与经度、纬度和高程的相关性,利用随机森林、支持向量机、高斯过程回归三种机器学习方法,对中国陆地区域的气温进行了空间插值,并与反距离权重、普通克里金以及ANUSPLIN等传统的插值方法以及全球土地数据同化系统（Global Land Data Assimilation System,GLDAS）气温数据产品进行对比。结果表明：（1）在整个中国陆地区域,利用机器学习进行气温插值的精度明显高于传统的反距离权重和普通克里金插值,并且机器学习方法明显提高了夏季的气温插值精度（R2）;(2)在三种机器学习方法中,高斯过程回归表现最好,支持向量机次之,然后是随机森林,ANUSPLIN具有较高的插值精度,但是整体低于高斯过程回归模型;（3）在气象站点稀少且分布不均匀的青藏高原地区,三种机器学习方法插值精度明显高于反距离权重和普通克里金方法,且整体优于ANUSPLIN的结果,尤其是在夏季,机器...     

基于DEM的江苏气温空间插值研究

以江苏省及周边39个常规气象站点1957—2001年的月平均气温数据和90 m空间分辨率的DEM数据为基础,采用基于DEM的多元线性回归插值方法,分析多年平均气温与海拔、坡度和坡向等地形因子的相关关系,建立适合该区域的多元回归空间插值模型.同时与反距离权重法(IDW)和克里格(Kriging)插值法等传统方法的计算结果进行对比,并用交叉验证方法比较5种插值方法的精度.结果表明:该研究区各月气温递减率在 0.5~0.9 ℃/(100 m) 左右;基于DEM的多元线性回归空间插值方法(MLR)无论从插值效果还是误差精度上,均优于其他传统插值方法.插值结果客观地表达了气温与各地形要素的相关性,反映了气温的空间变异性.     

近58年南岳高山气温变化特征及与低海拔地区对比

运用线性回归对南岳高山气象站自建站以来(1953-2010年)的年、季平均气温、最高(低)气温进行气候趋势分析,同时用非参数Mann-Kendall检验(MK检验)和滑动T检验确定其突变位置.通过上述方法,获得半个多世纪以来在近对流层自由大气底部这一特定高度上,南岳高山气温变化规律.通过与衡山县、衡阳市近50年气温变化对比,分析南岳高山与低海拔地区气温变化的差异性及城市化对其影响程度,结果表明:近58年来,在周边环境变化很少且受人类活动影响不大的前提下,南岳高山年平均气温、最高(低)气温呈显著上升趋势,分别上升了1.0℃、0.8℃和1.1℃;四季平均气温和最低气温均呈上升趋势,而最高气温除了在夏季出现呈微弱下降趋势外,其余季节呈上升趋势;年平均和最低气温在1996年发生了突变,而最高气温突变点不明显;城市化发展对当地气温上升有一定的加强作用,但观测环境改变,对夏季气温变化影响更为明显.     

不同城市化程度的城市气温变化研究——以福州和漳州为例

城市化发展对城市气候及环境的影响已成为气候变暖研究中最受关注的问题之一。基于1961—2013年福建省福州和漳州的城郊逐月气温观测数据和同时期的NCEP/NCAR R1再分析气温资料,通过线性回归、OMR方法等对两地平均气温、最高气温以及最低气温进行分析。着重探索不同城市化程度对气温变化的影响差异。结果表明,不同城市化程度的地区城郊气温差ΔT的大幅度变化存在时间差;随着城市化程度的加深,城市气温受下垫面的影响越大;不同城市化程度的地区平均气温、最低气温、最高气温以及四季气温受到城市化影响所导致结果各异。      

基于ECMWF产品的站点气温预报集成学习误差订正

提出一种基于数值模式预报产品的气温预报集成学习误差订正方法,通过人工神经网络、长短期记忆网络和线性回归模型组合出新的集成学习模型（ALS模型）,采用2013—2017年的欧洲中期天气预报中心数值天气预报模式2 m气温预报产品和中国部分气象站点数据,利用气象站点气温、风速、气压、相对湿度4个观测要素,挖掘观测数据的时序特征并结合模式2 m气温预报结果训练机器学习模型,对2018年模式2 m气温6~168 h格点预报产品插值到站点后的预报结果进行偏差订正。结果表明:ALS模型可将站点气温预报整体均方根误差由3.11℃降至2.50℃,降幅达0.61℃（19.6%）,而传统的线性回归模型降幅为0.23℃（8.4%）。ALS模型对站点气温预报误差较大的区域和气温峰值预报的订正效果尤为显著,因此,集成学习方法在数值模式预报结果订正中具有较大的应用潜力。     

广东省沿海城市热岛特征分析

利用广东省沿海地带气象站、海洋站观测的1960-2003年气温资料，以5个无热岛效应影响的海岛站气温为参照，分析了近44年沿海18个气象站受城市热岛影响的程度，得出台山、珠海、汕尾、惠阳气象站的热岛影响可以忽略不计，其余14个站不同程度地受热岛影响。受热岛影响的气象站近10年平均热岛强度为0．4～0．8℃、近30～50年间年平均气温升温率较参照站增加0．1℃／10a～0．3℃／10a。     

安徽省电线积冰标准冰厚的气象估算模型

基于逐步多元线性回归和人工神经网络两种方法,利用安徽省有电线积冰观测的15个气象台站建站至2008年的观测资料,建立了安徽省3个不同区域电线积冰标准冰厚的气象估算模型。结果表明:相比人工神经网络模型,逐步多元线性回归模型预测效果较好;在覆冰机理认识上,印证了影响标准冰厚主要是气温、湿度和风速3个因子的配置,其中气温是影响覆冰的最重要因子;平原和丘陵地区的标准冰厚受当日气象条件影响更多,而高山地区与前几日及当日的气象条件均密切相关,且26个气象因子 (1987—2008年资料) 构建的模型的预测效果好于24个气象因子长序列 (建站—2008年资料) 效果。最后利用最优模型推算各区域非观冰站电线积冰标准冰厚,为冰冻灾害的评估以及风险区划的开展提供了基础。     

石家庄市区域自动气象站气温数据适用性分析

利用2009—2015年石家庄地区17个国家级自动气象站和61个两要素区域自动气象站的逐时气温、逐日最高气温及逐日最低气温观测资料,对比分析了石家庄市国家站和区域站逐时与逐日气温空间分布特征的相似性及差异性。结果表明:探测环境差异对日最低气温观测值的影响较大,对日最高气温观测值的影响较小。石家庄市不同区域气温冬季差异最大,夏季差异最小,春秋季居中;太阳辐射可以减小区域之间气温的差异,日出后不同区域的气温差异快速缩小,辐射最强时气温差异最小,日落后不同区域气温差异达最大,直至日出前不同区域的气温差异变化微弱,始终保持较高差值。石家庄市西北部山区气温较低,东部平原地区气温较高,石家庄城区气温最高。选取不同探测环境的气象站统计某区域平均气温时,对日平均最高气温统计值的影响较小,对日平均最低气温统计值的影响较大;23时至翌日上午10时,国家级自动气象站气温差异的季节变化特征可以代表全区气温差异的季节变化,其他时刻代表性较差,18—20时气温差异的代表性最差;冬季夜间石家庄市主城区相对周边地区城市热岛最明显,夏季山区相对城区最高气温更低,冬春季白天城区相对乡镇存在明显的冷岛现象。     

基于DEM修订的新疆区域气温空间插值精度优化研究

为研究新疆地区气温的空间变异性,以新疆66个国家气象台站1981—2010年月平均气温和30 m空间分辨率DEM数据为基础,采用传统插值法、基于DEM多元线性回归插值和基于DEM修正的空间插值方法对新疆区域气温数据进行栅格化,并分析年平均气温与海拔的相关关系。通过采用反距离权重法(IDW),普通克里格法(Kriging),样条函数法(Spline)和趋势面分析法(Trend)4种空间插值方法对气象要素进行直接插值、气温多元回归模型残差结果插值、基于DEM修正插值对比分析。通过针对插值方法进行基于MAE和RMSIE的交叉验证,结果表明传统插值方法、基于多元线性回归和基于DEM修正4种空间插值精度均为IDWKrigingSplineTrend。反距离权重(IDW)空间插值方法最优,基于DEM修正IDW插值、基于多元线性回归IDW插值与传统IDW插值精度分别是0.039、0.477、1.038,插值结果客观的表达了新疆区域气温随空间梯度的变化趋势。     

沙澧河流域致洪预警系统设计与应用

沙澧河流域致洪预警系统基于中小河流致洪预警气象服务需求,以气象与水文相结合,应用地理信息(GIS)先进技术,利用气象常规数据、地面自动雨量站资料、数值模式、卫星雷达资料及水文雨量、水位数据等资料,运用动力学诊断和统计分析、多元线性回归方法、模式输出法、相似预报等方法,输出暴雨和水位增量预报模型。该系统通过C/C++语言编程,集气象水文信息显示分析、数据库、预报模型和用户界面于一体,建立了涵盖流域暴雨预报、水位增量监测预测、洪涝灾害预警服务等多功能的可视化业务技术平台。在本地基层台站首次将气象和水文两个学科结合,建立降水、水文和洪涝数据库;首次对沙澧河流域进行暴雨形势分型,并建立流域暴雨预报模型;首次建立沙澧河流域五大水库水位增量预报模型。自系统运行以来,成功对沙澧河流域出现的几次致洪暴雨进行了预警,服务效果明显。     

近30年江苏地区气候要素相关性变化分析

利用江苏省24个台站的1981-2012年的气温、湿度和降水的月平均观测资料,分别计算了每对台站之间的3个气候要素的结构关系和相关函数,用曲线回归分析了结构函数与台站距离的关系,用线性回归分析了相关函数与台站距离的关系,分析与评估江苏省气象台站网密度.通过分析结果发现,各个气象要素的结构函数和相关函数在江苏整个地区不满足各项同性和均匀性,江苏地区的气象台站网设计要根据气候要素进行分区设计.     

利用HBV水文预报模型推算贺江流域洪水致灾临界雨量

利用逐日气象水文资料,针对贺江流域进行HBV水文模型率定与验证,获得降水-流量关系,结合广西贺州市信都水文站的水位-流量关系,推算得到3个洪水风险预警级别对应的临界雨量,并通过2次历史洪水过程,检验该临界雨量在暴雨洪涝灾害风险预警中的应用效果。结果表明:(1)由HBV水文模型确定的贺江流域3个不同洪水风险等级下24h、48h的致灾临界雨量,预警效果较好;(2)HBV模型能很好地反映降水对贺江水文过程的影响,可为贺江流域暴雨洪涝灾害防御工作提供决策参考。     

中岳嵩山高山站平均气温资料插补及其变化趋势分析

为明确近60 a来在近对流层自由大气底部这一特定高度上河南省中岳嵩山气温变化特征,在对河南省登封气象站月平均气温数据均一化的基础上,采用该站均一化数据构建嵩山站月平均气温模拟模型,对1990—2002年缺测数据插补,建立中岳嵩山高山国家基准气候站1956—2017年时间序列连续的月平均气温资料,采用线性回归对其进行气温变化趋势分析。结果表明：均一化处理对登封站月平均气温因台站迁移的非自然因素引起的非均一性取得了明显的校正效果。均一化后,1969—2017年登封站年平均气温由显著上升速率0.218℃/10 a增至0.310℃/10 a。利用独立数据对模型进行验证表明,总体上,嵩山站各月平均气温推算模型模拟值与实测值的线性相关系数和斜率分别为0.999和0.989(n=204,P < 0.01);1—12月各月模型验证检验参数的平均值相关系数为0.958、均方根误差为11.7%、平均绝对偏差为0.3℃、平均偏差为0.1℃、拟合指数为0.973、模拟效率为0.900,模型具有较好的模拟效果。1956—2017年嵩山站年平均气温增温显著,其速率为0.223℃/10 a。四季之间,以春季增温速率最大,为0.350℃/10 a;冬季和秋季次之;夏季增温不显著。各月之间,以2月增温速率最大,达0.445℃/10 a。     

柴达木盆地降水的时空分布特征

利用柴达木盆地11个国家气象站(2017年3月—2018年2月)及28个区域气象站(2017年6—8月)月降水量资料,运用线性回归订正法和比值订正法推算柴达木盆地的年降水量,进一步分析柴达木盆地降水量季节变化及空间分布特征。结果表明:(1)柴达木盆地降水量年内分配极不均匀,呈单峰性,峰值出现在7月,5—9月(汛期)降水量占全年的87.4%。季节差异非常明显,降水主要集中在夏季;(2)年降水量空间分布特征:柴达木盆地年降水量各地差异极为显著,降水量整体表现为从东向西逐渐减少。最大值出现在天峻,最小值出现在冷湖。用2种方法推算的年降水量最大值出现在柴达木盆地东北部祁连山南麓的木里镇,其次在格尔木市南部出现了两个相对的大值中心,中间区域(93°～97°E)由四周山区向盆地中心逐渐减少的形势表现得更加清晰。夏季降水量的空间分布与年降水量的空间分布完全一致。(3)国家气象站模型中降水量分布只受经度和海拔高度的影响,而线性回归法和比值订正法模型中降水量的分布不仅受经度和海拔高度的影响,还受纬度的影响,三者的贡献率由大到小的排序是经度海拔高度纬度。     

博斯腾湖流域气候变化及其对径流的影响

利用博斯腾湖流域开都河、黄水沟和清水河的出山口水文站月径流量和气象站月平均数据，开展变化特征分析和径流变化对气候因子的响应研究。结果表明，博斯腾湖流域年际气候变化以气温上升为主，降水量增加趋势不显著；域内主要河流径流量持续上升。突变检验发现，三条入湖河流90年代之前径流量增加主要是域内降水量增加的结果，随后受气温上升导致冰雪消融加快也对径流量的增加有贡献。相关分析结果显示，博斯腾湖三条入湖河流年径流量变化主要受4月和7月降水因子影响。此外，开都河的径流变化还表现出对8月气温和降水的显著响应，同时开都河流域集水区冰川的面积和占比均大于黄水沟和清水河流域，这表明冰川融水补给对开都河径流的影响大于黄水沟和清水河。所建立的气候因子-径流量多元线性回归模型，能够很好的模拟开都河、黄水沟和清水河的径流变化过程，证明了博斯腾湖流域水文变化受气候因子的显著影响。     

基于FloodArea模型的一次特大暴雨洪涝淹没模拟

利用蒲河流域内所有国家气象站以及区域自动气象站共28站逐小时降水实况、过程降水量、数字高程模型、土地利用、土壤类型等资料,采用FloodArea水动力模型,对2020年6月19日21时-22日20时出现的历史罕见暴雨洪涝过程进行洪水淹没模拟及效果检验。模拟结果表明：1)全过程模拟水位与实测水位整体拟合度较高,确定性系数DC达93.22%;2)蒲河上游来水较小,持续性强降水是造成此次洪涝水位偏高的主要原因,模拟显示蒲河流域中上游水位上涨明显,其中石角水文站模拟的最大上涨水位达7.61米,与实测上涨水位7.14米较为一致;3)FloodArea水动力模型能够较准确地反演出蒲河流域暴雨致洪个例的淹没进程,能够直观地反映出淹没范围、淹没深度的空间差异,且淹没深度与逐小时实测水位的确定性系数较高,淹没深度的突增对洪峰的预报预警具有一定的指示意义。     

基于FloodArea模型的呼和浩特市城区大青山南麓山洪致灾临界雨量研究

以呼和浩特市城区北部大青山南麓山洪沟流域为研究区域,利用流域内国家气象站以及区域气象站逐小时降水数据、数字高程模型DEM数据、土地利用数据等资料,采用FloodArea淹没模型,对1998年7月12日和2020年8月1日暴雨时段进行洪水动态淹没模拟和效果检验。结果表明：对于1998年7月12日暴雨过程,F1oodArea水动力模型模拟结果与实际情况较为吻合,该流域内9条山洪沟洪水淹没深度与累计9小时滑动面雨量的相关性最好,并构建了面雨量与淹没深度的回归关系方程,基于隐患点3个风险等级,最终确定了不同等级下的临界面雨量,以红山口沟为例,分别为69.9mm(1级),39.3mm(2级),17.2mm(3级)。对于2020年8月1日暴雨过程,模型模拟结果基本与山洪过程一致,也证明了上述线性回归模型的适用性,为今后进一步建立全市山洪灾害预报服务奠定了基础。     

影响光伏发电功率的气象因子分析及其预测检验

利用贵州省普安磨舍光伏电站2020年逐15 min的光伏发电功率、辐射资料与气象站资料，对光伏发电功率变化特征及影响光伏发电功率的气象因子进行分析，建立了光伏发电功率的预测模型，并利用CFSv2模式资料开展月内预测检验。结果表明：光伏电站发电功率呈现早晚低、中午高的单峰型日变化特征，其中春季发电功率值最大，夏季次之，冬季最小。影响光伏发电功率最关键的气象因子为总辐射和日照时数，其相关系数均在0.9以上。5种组合的线性回归预测模型检验结果显示，利用平均气温、最高气温、日较差建立的预测模型预测效果最好，而利用单一气象因子的预测效果最差。为增加光伏发电功率的预测准确率，可根据预测服务需求，并用延伸期模式资料开展光伏发电功率滚动订正预测。     

克氏原鳌虾气象因子影响研究现状与展望

克氏原螯虾主要养殖在长江中下游地区,目前最主要的养殖模式为虾稻共作模式。大量研究结果表明,克氏原螯虾的生长发育与气象要素密切相关。水温在25-30℃时,克氏原螯虾生长较快;16-25℃水温范围内,温度越高,越有利于雌虾卵巢发育;20-30℃水温范围内,水温越高,受精卵孵化时间越短。光明和黑暗时间之比为16 h∶8 h时,最有利于雌虾性腺发育。与克氏原螯虾养殖有关的气象灾害主要有暴雨洪涝、高温热害、低温冷害。鉴于目前的养殖和气象因子影响研究及服务现状,建议气象部门开展虾-稻种养基地气象观测站网建设,开展气温与水温相关性和水温预报研究,以及气象要素对克氏原螯虾影响的定量化研究。